Tail内存型有哪些优势和使用场景 -

云原生内存数据库Tair内存型（简称内存型）适合并发量大、读写热点多、高性能场景，内存型重点增强了多线程性能并集成多个自研扩展数据结构。

购买方式

主要优势

类别	说明
兼容性	100%兼容原生Redis，无需修改业务代码，提供兼容Redis 7.0、兼容Redis 6.0与兼容Redis 5.0版本。
性能	采用多线程模型，性能约为同规格社区版实例的3倍，能够突破热点数据高频读写受到的性能限制。相比原生Redis，高QPS场景下响应时间更低，性能表现更佳。在大并发场景下运行稳定，可以极大地缓解突发大量请求导致的连接问题，从容应对业务高峰。全量同步和增量同步在IO线程中进行，提高同步速度。
部署架构	支持标准、集群和读写分离部署架构。
数据结构模块集成	集成多个自研的数据模块，包括exString（包含Redis String命令增强）、exHash、exZset、GIS、Bloom、Doc、TS、Cpc、Roaring、Search和Vector，扩展了Redis的适用性，使业务无需再关心存储的结构和时效性，能够极大提升业务开发效率。
企业级特性	支持诸多企业级特性：通过数据闪回按时间点恢复数据、代理查询缓存、全球多活等。
数据安全	支持开启SSL加密，提升通信数据的安全性。支持开启透明数据加密TDE，对RDB数据文件执行加密和解密，提升数据安全性。

适用场景

适用于视频直播、电商秒杀和在线教育等场景，下面列举了内存型在4个典型场景中的应用。

场景1：使用Redis社区版实例在秒杀场景中构建缓存，部分热点Key的QPS要求高达20万以上，无法满足业务高峰期的需求。
采用内存型（标准架构）实例后，热门商品秒杀过程流畅，未发生性能问题。
场景2：在业务中使用Redis社区版集群实例，但在使用事务和Lua脚本功能时有一定的限制。
采用内存型实例后，在满足性能需求的同时消除了集群版的命令使用限制。
场景3：自建有一主多备的Redis服务，随着业务中访问量的不断提高，备节点数量也要随之增加，管理维护成本越来越高。
采用具备一个数据节点五个只读副本的内存型（读写分离架构）实例后，可以轻松应对百万级QPS的业务挑战。
场景4：自建有Redis集群来承担线上千万级QPS的业务压力。随着业务的发展，Redis分片数不断增加，管理维护成本居高不下。
采用内存型（集群架构）实例后，集群规模缩到原来的三分之一，管理维护成本大幅降低。

线程模型对比

线程架构

说明

Redis社区版和原生Redis采用单线程模型，数据处理流程为：读取请求，解析请求，处理数据，发送响应。其中网络IO和请求解析占用了大部分的资源。

Tair内存型将服务各阶段的任务进行分离，通过分工明确的多个线程并行处理各阶段任务，达到提高性能的目的。

IO线程：负责请求读取、响应发送、命令解析等。
Worker线程：负责命令处理、定时器事件等。
辅助线程：负责高可用探测、保活等。

IO线程读取用户的请求并进行解析，之后将解析结果以命令的形式放在队列中发送给Worker线程处理。Worker线程将命令处理完成后生成响应，通过另一条队列发送给IO线程。

Tair内存型最多支持4个IO线程并发运行。为了提高线程的并行度，IO线程和Worker线程之间采用无锁队列和管道进行数据交换。

说明

对于通用的类型，例如：String、List、Set、Hash、Zset、 Hyperloglog、Geo以及扩展结构都有很好的加速效果。
对于Pub、Sub、Blocking系列API，由于其复制是在worker中完成的，可被加速提升吞吐，性能提升约50%。
由于Transaction、Lua script要求串行执行，无加速效果。

说明

区别于Redis社区版6.0的多线程（性能至多提升2倍，且CPU资源消耗高），内存型的Real Multi-IO能够将IO加速地更彻底，具备更高的抗连接冲击性，且可以线性地提升吞吐能力。

性能对比

云数据库Redis版实例采用与原生Redis相同的单线程模型，每个数据节点支持8万到10万的QPS；Tair内存型采用多线程模型，由IO线程、Worker线程和辅助线程共同完成数据处理，单节点性能为云数据库Redis版实例的3倍左右。下表展示了不同架构下，云数据库Redis版和Tair内存型实例的适用场景对比。

架构	云数据库Redis版	Tair内存型
标准架构	不适用于单节点QPS要求超过10万的场景。	可应用于QPS高于10万的场景。
集群架构	包含多个数据节点，每个节点的性能与标准版实例相似。当某个节点储存了热度较高的数据并面临大并发量的请求时，该节点中其它数据的读写可能受到影响，形成性能瓶颈。	能更好地应对热读写，降低维护成本。
读写分离架构	有较高的读性能，在读多写少的场景表现良好，但不适用于大并发写入的场景。	既有较高的读性能，又能承受大并发写入，适用于写请求多而读请求更多的场景。

数据结构模块集成

内存型集成多个自研的数据模块，包括exString（包含Redis String命令增强）、exHash、exZset、GIS、Bloom、Doc、TS、Cpc、Roaring、Search和Vector，扩展了适用性，同时降低了复杂场景下业务的开发难度，让您专注于业务创新。

说明

内存型（兼容Redis 7.0、6.0）兼容所有数据结构。
内存型（兼容Redis 5.0）兼容除TairVector以外的所有数据结构。

类型	Tair扩展数据结构	Redis Stack Server（对比项）	说明
String增强	exString Redis String命令增强	无	TairString是一种带版本号的string类型数据结构，同时还在Redis String加减功能的基础上支持了边界设置，可以将INCRBY、INCRBYFLOAT的结果限制在一定的范围内，超出范围则提示错误。该数据结构已开源，更多信息请参见TairString。 CAS和CAD命令可实现简洁高效的高性能分布式锁。最佳实践：基于TairString实现高性能乐观锁、基于TairString实现高效限流器。
Hash增强	exHash	无	TairHash支持为field设置过期时间和版本，提高了Hash数据结构的灵活性，简化了很多场景下的业务开发工作。该数据结构已开源，更多信息请参见TairHash。最佳实践：基于TairHash实现用户多设备登录管理。
Zset增强	exZset	无	TairZset可实现256个维度的double类型的分值排序，提供普通排行榜和多维排行榜的能力。该数据结构已开源，更多信息请参见TairZset。最佳实践：基于TairZset轻松实现多维排行榜、基于TairZset实现分布式架构排行榜。
GeoSpatial	GIS	无	TairGIS是一种使用R-Tree做索引，支持地理信息系统GIS（Geographic Information System）相关接口的数据结构。支持点、线、面的查询，支持包含、被包含、相交等多种关系判断。该数据结构已开源，更多信息请参见TairGIS。最佳实践：基于TairGIS实现电子围栏、基于TairGIS实现同城购业务。
Doc（JSON）	Doc	RedisJSON	TairDoc是一种文档类型的数据结构，支持JSON标准，类似RedisJSON模块。同时，TairDoc数据以二进制树的方式存储，支持对JSON中子元素进行快速访问。
Search	Search	RediSearch	TairSearch提供类似Elasticsearch（ES-LIKE）的语法，提供种类更多、效果更准确的分词器，查询性能更佳。最佳实践：基于TairSearch加速多列索引联合查询基于TairSearch构建股票K线实时计算服务在TairSearch中使用Msearch实现索引分片搜索在TairSearch中使用bool进行组合条件查询
TimeSeries	TS	RedisTimeSeries	TairTS相比较RedisTimeSeries具备更强的标签（Tag）扩展能力，支持Skey（Tag）的两级Hash结构时间线，支持对Skey（Tag）进行二级时间线聚合查询，支持对历史时序数据的更新或累加等。最佳实践：基于TairTS实现秒级监控。
Sketches	Bloom	RedisBloom	TairBloom兼容RedisBloom，支持动态扩容，同时通过64位的Hash算法降低Hash碰撞率，显著降低大数据的冲撞率。最佳实践：推荐系统、爬虫系统，更多信息请参见Bloom。
Sketches	Cpc	无	TairCpc是基于CPC（Compressed Probability Counting）压缩算法开发的数据结构，支持仅占用很小的内存空间对采样数据进行高性能计算，支持滚动窗口和滑动窗口，可以更好地支持流式运算，支持大数据分析中常用的聚合算子，如：`DISTINCT`、`COUNT`、`MAX`、`MIN`、`FIRST`、`LAST`、`SQUARED`等。
Bitmap	Roaring	无	TairRoaring提供高效的计算模块和极高的稳定性，支持多位图运算能力，提升了性能和空间效率。最佳实践：基于TairRoaring实现人群圈选方案。
向量检索	Vector	Redis Search （Vector Similarity）	TairVector是Tair自研的扩展数据结构，提供高性能、实时，集存储、检索于一体的向量数据库服务。最佳实践： TairVector混合检索实践基于Tair Vector实现图文多模态检索基于Tair Vector实现分子结构近似检索

企业级特性

企业级特性	说明
通过数据闪回按时间点恢复数据	开启Tair的数据闪回功能后，Tair最长可将AOF备份数据保留7天，在此期间您随时可以指定一个精确到秒的时间点，系统会基于所选时间点的备份数据创建一个新的实例，实现精确的数据恢复。
代理查询缓存	开启代理查询缓存功能（Proxy Query Cache）后，代理节点会缓存热点Key对应的请求和返回信息，当在有效时间内收到同样的请求时直接返回结果至客户端，无需和后端的数据分片交互。
全球多活	Tair全球多活是基于云数据库Redis自研的多活数据库系统，可轻松实现异地多个站点同时对外提供服务的业务场景，助力企业快速复制阿里巴巴异地多活架构。
Tair实例双向同步	通过数据传输服务DTS（Data Transmission Service）实现Tair实例间的双向数据同步，可应用于异地多活、数据容灾等多种场景。

常见问题

Q：客户端不支持新模块的命令怎么办？

A：您可以先在应用代码中定义需要使用的新模块命令，然后再使用这些命令，或者通过Tair客户端直接调用Tair扩展数据结构，更多信息，请参见Tair Clients。